Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Id3 Untuk Klasifikasi Kepuasan
Affiliator Terhadap TikTok Shop
TikTok Shop merupakan platform e-commerce berbasis media sosial yang mengalami perkembangan signifikan dan dimanfaatkan secara luas oleh affiliator dalam mempromosikan produk. Namun, belum banyak penelitian yang memanfaatkan algoritma klasifikasi untuk mengukur tingkat kepuasan affiliator terhadap platform ini. Urgensi penelitian ini terletak pada pentingnya pemilihan algoritma klasifikasi yang tepat untuk memahami pola kepuasan affiliator secara akurat, yang dapat menjadi dasar pengambilan keputusan strategis dalam mempertahankan dan meningkatkan kemitraan di TikTok Shop. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja algoritma C4.5 dan ID3 dalam mengelompokkan tingkat kepuasan affiliator terhadap TikTok Shop. Studi ini dilakukan dengan pendekatan kuantitatif melalui penerapan teknik data mining. Data dikumpulkan melalui survei online dari 200 affiliator aktif TikTok Shop dan dianalisis menggunakan kedua algoritma. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan confusion matrix dengan mengukur empat metrik utama, yaitu akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma ID3 menunjukkan performa yang lebih unggul dibandingkan C4.5, dengan capaian akurasi sebesar 92,5%, presisi 100%, recall 82,35%, serta F1-score 90,4%. Sementara itu, C4.5 memperoleh akurasi 77,5%, presisi 78,57%, recall 64,71%, dan F1-score 70,1%. Meskipun ID3 lebih unggul dalam hal akurasi, C4.5 menunjukkan kemampuan dalam menghasilkan model pohon keputusan yang lebih sederhana dengan sedikit cabang berkat teknik pruning yang diterapkan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa ID3 lebih efektif untuk klasifikasi kepuasan affiliator TikTok Shop, namun C4.5 dapat lebih berguna dalam aplikasi yang membutuhkan model yang lebih ringkas dan mudah diinterpretasikan.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2505250032
Keyword
C4.5 ID3 Klasifikasi Kepuasan Affiliator TikTok Shop